Odak modu

DSPG Veri Bilimi 101

Giriş

Evet Veri Bilimi 101 modülüne hoş geldiniz! Bu kursta ezberleme kelimesini unutuyoruz, sezgisel şekilde kendimiz mantığını kura kura öğreneceğiz.


Kursun yapısı genel olarak makine öğreniminde uygulanabilecek iyi pratikleri öğrenmek.


  • Kategorik değişkenleri sayısal olarak ifade ederken ifade edebilirliğini düşünmek.


  • Missing Value'lar ile uğraşırken modelden bilgi eksiltmemeye çalışmak.


  • R^2 mantığı tam olarak nedir?


  • Bootstrap neden yapmak isteyebilirim, yapma mantığımız ne?


  • Neden ensemble metodlarda modellerin korelasyonunun olmaması daha iyi sonuç verir?


gibi konulara değineceğiz.


Tabii ki de değinmediğimiz bir sürü konu var. Bu kursu oluştururken internette araştırınca bir sürü kaynağın çıkacağı konulara değil de genellikle ayrıntılı şekilde aktarılmayan, havada kalan konulara öncelik verdik.

Şimdiden keyifli ve eğlenceli bir kurs deneyimi olması dileği ile!

Bu kursun akışı ve içeriği konusunda fastai'ın Introduction to Machine Learning for Coders kursunun çok katkısı olmuştur.

Background Pattern
Birlikte öğrenelim

Sektörde en çok aranan yazılım becerilerini kazan

Yapay zeka desteği, birebir mentörlük saatleri, canlı dersler ve senin için özel hazırlanmış içeriklerle eksiklerini tamamla, düzenli geri bildirimler al ve öğrenme sürecini en verimli hale getir.

Yunus Emre Kabakcı

Patika+ mezunu

Patika+ Fullstack Web Development Bootcamp mezunumuz Yunus Emre,

3 ay içinde Katar’dan aldığı teklif ile, global bir şirket olan Pavo Group’da işe başladı!


“İçerik zenginliği, mentor desteği, ileriye dönük bir network sağlaması ve dünyada en çok tercih edilen frameworkler üzerinden bir eğitim veriyor olması Patika+’ı tercih etmemin temel sebepleri oldu!“

Yorumlar

Yorum yapabilmek için derse kayıt olmalısın!